Этапы разработки и сроки - shoumq/bybit_scalp GitHub Wiki

Торговый бот для скальпинга с ML-моделью: План разработки

Обзор

Этот документ описывает 50-дневный план разработки скальпирующего торгового бота с интеграцией машинного обучения. Проект разбит на 5 этапов: проектирование, базовая реализация, интеграция ML, тестирование и релиз.


Этапы и сроки

1. Подготовка и проектирование (Дни 1–7)

Цели:

  • Выбор архитектуры (MVC, event-driven или микросервисы).
  • Определение API бирж (Binance, Bybit и др.).
  • Настройка среды (Git, CI/CD, виртуальное окружение).
  • Выбор ML-фреймворка (TensorFlow/PyTorch) и алгоритмов (LSTM, градиентный бустинг).
  • Проектирование БД (PostgreSQL/Redis для кэша).

Риски и решения:

Риск Решение
Задержки доступа к API Использовать тестовые ключи/sandbox-режим.
Сложности выбора модели Начать с готовых решений (например, tsfresh для фичей).

2. Базовый функционал (Дни 8–20)

Задачи:

  • Подключение к биржам (WebSocket/REST API).
  • Парсинг данных (свечи, стаканы, объемы).
  • Простая стратегия (например, MA-кроссовер).
  • Безопасное хранение API-ключей (шифрование).
  • Настройка логирования и мониторинга (Prometheus/Grafana).
  • Юнит-тесты для критических модулей.

Риски и решения:

Риск Решение
Высокая задержка Оптимизация кода, асинхронность (asyncio).
Ошибки исполнения ордеров Режим dry-run перед реальной торговлей.

3. Интеграция ML-модели (Дни 21–35)

Задачи:

  • Обучение модели на исторических данных (фичи: цены, RSI, OBV).
  • Реал-тайм инференс в боте.
  • Управление рисками (стоп-лосс, позишн-сайзинг).
  • Бэктестинг (Backtrader/Zipline).

Риски и решения:

Риск Решение
Низкая точность модели Ансамбли моделей или пересмотр фичей.
Перегрузка сервера Кэширование, оптимизация инференса (ONNX).

4. Тестирование и оптимизация (Дни 36–45)

Задачи:

  • Стресс-тесты API (лимиты запросов).
  • Бэктесты на разных рынках (BTC, ETH, мемкоины).
  • A/B-тесты стратегий (ML vs. rule-based).
  • Алерты в Telegram при ошибках.
  • Оптимизация скорости (микросекунды критичны для скальпинга).

Риски и решения:

Риск Решение
Переобучение модели Валидация на out-of-sample данных.
Блокировка API биржей Резервный сервер как фолбэк.

5. Подготовка к релизу (Дни 46–50)

Задачи:

  • Деплой на VPS с низкой латентностью.
  • Документация (API, настройки стратегий).
  • Демо-запуск для фокус-группы (трейдеры).
  • Планирование пост-релизных фич (арбитраж и др.).

Риски и решения:

Риск Решение
Перегрузка сервера Горизонтальное масштабирование (Kubernetes).
Недоверие пользователей Прозрачная статистика (PnL-графики).

Критерии успеха

  • Функционал: Работа с биржами, ML-предсказания, автотрейдинг.
  • Тестирование: 95% покрытия логики, <0.1% ошибок при 1000 RPS.
  • Готовность MVP: Возможность безопасного запуска в реальную торговлю.

Матрица рисков

Риск Вероятность Влияние Меры реагирования
Изменения API биржи Высокая Критично Регулярные обновления, мониторинг.
Потеря депозита из-за бага Средняя Катастрофа Лимиты убытков, sandbox-тесты.
Низкая точность ML в реальной торговле Средняя Высокое Rule-based фолбэк (trailing stop).

Гибкость процесса

  • Раз в 2 недели — ретроспектива и корректировка (тюнинг модели, смена биржи).